SageCraft 是一款开源框架，让 Sage 决策模型通过截图识别与键鼠操作自主游玩《魔兽世界》，可以查阅其做出的 4,573 条决策记录、查看通关背后的修复方案，并支持离线回放录制的游戏事件。如需实时游玩，则需要在 macOS 环境下配置《魔兽世界》客户端与 Sage API 密钥。

产品详细介绍

一个用于决策模型游玩魔兽世界（WoW）的开源框架

Christopher Kocurek创始人

大家好，我是 Chris，Levanto 的联合创始人之一。我们做的是 Sage，一个决策模型。

我泡在浴缸里，琢磨它能不能在《魔兽世界》里把一个矮人练到 5 级。然后我开始着魔，一不小心搭出了我的第一个 harness。

我把它叫做 SageCraft。

它跑在游戏外面。这个 harness 会截图，根据看到的内容构建状态，然后给 Sage 提供一份可选操作菜单。Sage 做选择，harness 用键盘/鼠标输入执行这个选择，并检查结果。不用插件，也不修改游戏文件。

对于"成功了吗？"这个问题的简短回答是：差不多吧。

那个矮人确实升到了 5 级。这花了 32 个会话共 4,573 次决策，累计 5 小时 29 分钟的有效游戏时间。期间有 16 次 harness 修复、8 次在 runner 停止状态下的恢复，还有一次人工更换打怪区域。最后大约 18 分钟的过程完全无需人工干预。我想把这些细节放在那些好看的片段旁边。

我是用 Codex 里的 Astra 搭出来的。一个让人很抓狂的地方是 Sage 过度偏向不确定性，所以我把菜单里的"不确定"选项去掉了。

harness 采用 Apache-2.0 协议，可以自由查看或修改。Sage 是我们托管的商业模型。你不需要《魔兽世界》、Sage 密钥或任何模型调用，就能运行附带的离线回放。实时游玩目前需要 macOS、《魔兽世界》以及一个 Sage API 密钥，并使用按量计费的 API 资源。

先看游戏过程和构建笔记：https://levanto.ai/sagecraft

获取 harness / 离线回放：https://github.com/levantolabs/s...

如果你在做智能体（agent），我很想听听你会怎么调整模型/harness 的拆分。如果你玩《魔兽世界》，哪个决策让你皱了眉头？:)

SageCraft

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